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AI公司烧不起Token了！国产Agent杀出，逼近Opus 4.6还免费
Token成AI时代“电力消耗”，企业成本压力大。昆仑万维推出高性能Agent模型SkyClaw - v1.0及轻量版，性能逼近顶流，价格低且限时免费。经实测能力强，其训练体系独特，未来还将开源。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
Google发布2026 AI Agents五大变革趋势
Google Cloud《2026 AI智能体趋势报告》，基于全球3466家企业调研揭示五大核心趋势，包括人人拥有智能体释放创造力、驱动工作流、重新定义客户体验、安全主动防御及人才升级等，凸显以人为本的AI变革。
卡帕西推荐的AI Coding指南：3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南，由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略，即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工，还分享实用小技巧。
全新稀疏注意力优化！腾讯最新超轻量视频生成模型HunyuanVideo 1.5核心技术解密
腾讯混元大模型团队发布并开源轻量级视频生成模型HunyuanVideo 1.5，参数8.3B，支持5 - 10秒高清视频生成。它通过多层次技术创新，在生成效果、性能与尺寸上实现平衡，还具备多种核心能力。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制！兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2，它提出UniWorld - R1框架，在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强，能提升其他基础模型性能，相关论文、代码和模型已开源。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
8B硬刚72B！MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布，提出三项关键技术，使模型在多任务达同级SOTA，8B参数规模超72B模型，推理快，开源后获社区好评。
英伟达放话：小模型才是Agent的未来！
英伟达论文指出，当前用大模型构建AI Agent是资源浪费，提出小模型才是Agentic AI未来，给出三点理由，还提供从大模型迁移到小模型的六步流程，并分析三个开源项目，呼吁行业追求效能。